一、摘要
相比于传统的连续数据保护等的解决方案，需要在 Guest OS 层面或者在专有的存储层面，进行写时数据变化日志的获取，或多或少对生产机的存储性能有很大的影响，一旦上云，必将加重客户的计算成本及存储成本。即使是混合的架构部署，在网络的带宽，实施的复杂性层面也很难与云端实施相比，很难满足传统企业客户的更低的 RPO(Recovery Point Objective)及 RTO(Recovery Time Objective)的诉求。虽然，连续数据保护的产品定位与快照，复制(Replication)的功能有所重合，但 CDP 的定位更加宽泛，注重数据的保护，恢复，更高效的业务连续性，不仅仅局限于快照的实现及数据的搬移。
新的 Pangu2.0 的块存储的全新的架构为实现云端连续性数据保护提供了契机，特别是日志结构块设备(Log Structure Block Device)，其中包括：全新的数据写入方式，日志存储方式及快照方式等都极大地方便了连续数据保护的的实现。相信随着企业上云的加速，在兼顾存储性能的同时，将会满足传统高级企业用户的低 RTO 及低 RPO 的数据保护的紧迫需求。但数据备份及数据备份在考虑可操作的同时，数据可恢复的操作性在很大程度上决定了数据保护的有效性。
二、数据保护的挑战
在当今，数据安全性被提到了前所未有的高度，数据保护的话题越来越成为敏感。因为，业务的中断时间对用户造成的影响愈来愈大。在 2017 年，病毒，勒索软件，如 WannCry, Peta 及 Locky 及频繁的删库误操作，甚至有些对用户的备份软件进行直接攻击，使得云端用户对数据安全及数据保护的期望愈来愈高。
数据变得越来越重要: 数据=资产 数据=资源
2017 年 1 月，“Gitlab 误删库事件”引起业界对信息安全和重大风险的敏感神经。值得关注的是，在 Gitlab 恢复的过程中，发现只有 db1.staging 的数据库可以用于恢复，而其它的 5 种备份机制都不可用。而 db1.staging 是 6 小时前的数据，而且传输速率有限，导致恢复进程缓慢，Gitlab 最终丢掉了差不多 6 个小时的数据。
因此，如何降低数据丢失的风险，减小数据保护的窗口，降低用户的损失，提供高效的恢复机制，是用户的迫切需要。另外，从一个侧面可以看出，低 RTO 及可验证的恢复性，对数据保护的重要性；数据的可恢复性相对于存储成本在此刻是及其重要的救命稻草。
三、连续性数据保护的定义
存储网络协会(SNIA)对于连续性数据保护的定义为：连续数据保护是一套方法，它可以捕获或跟踪数据的变化，并将其独立保存放在生产数据以外，以确保数据可以恢复到过去的任意时间点。
连续数据保护，可以基于块、文件或应用实现，可以为恢复提供足够的恢复粒度，实现几乎无限多的恢复时间点。全球最具权威的 IT 研究与顾问咨询公司(Gartner)的定义为：连续数据保护是一种恢复方法，它连续或者近似连续的捕获或跟踪数据文件或者数据块的变化，同时以日志的形式进行保存。这种能力提供了更加细粒度的实时点，以减少数据的的丢失，并且使得任意的恢复点成为可能。一些 CDP 解决方案可以被配置去抓取连续的数据改变（真的 CDP）或者以一定的时间抓取数据改变（准 CDP)。
为了更好的表达 CDP 的状态，需要引入两个概念：RPO 和 RTO。
RPO(Recovery Point Objective)：恢复点目标，指出现灾难的时候会丢失多长时间的数据,即是备份间隔。
RTO(Recovery Time Objective)：恢复时间目标，指出现灾难的时候多长时间可以让业务继续运作，即恢复时间。
真正的 CDP 概念被定义为 RPO=0，RTO 趋近于 0，才能被成为 CDP。当 RPO 不为 0 时称之为：Near CDP(准 CDP)。
四、连续性数据保护的特点
传统的数据保护解决方案专注在对数据的周期性备份上，因此一直伴随有备份窗口、数据一致性以及对生产系统的影响等问题。而 CDP 为用户提供了新的数据保护手段，系统管理者无须关注数据的备份过程（因为 CDP 系统会不断监测关键数据的变化，从而不断地自动实现数据的保护），而是仅仅当灾难发生后，简单地选择需要恢复到的数据备份时间点即可实现数据的快速恢复。
连续数据保护和传统的灾难恢复技术相比，连续数据保护具有如下明显的特点：
1、首先可以大大提高数据恢复时间点目标(RPO)。备份技术实现的数据保护间隔一般为 24 小时（每天备份一次），因此用户会面临数据丢失多达 24 小时的风险，采用快照技术，可以将数据的丢失风险降低到几个小时之内，而 CDP 能够实现的数据丢失量可以降低到几秒（当然，不同的 CDP 产品和解决方案提供的时间精度也不尽相同）。实际上，在传统数据保护技术中采用的是对“单时间点（SinglePoint-In-Time）”的数据拷贝进行管理的模式，而连续数据保护保护可以实现对“任意时间点（Any Point-In-Time）”的数据保护。
2、虽然复制(Replication)技术可以通过与生产数据的同步获得数据的最新状态，但其无法规避由人为的逻辑错误或病毒攻击所造成的数据丢失。当生产数据由于以上原因导致数据遭到破坏时（例如数据被误删除），复制技术会将遭到破坏的数据状态同步到后备数据存储系统，使后备数据也受到破坏。CDP 系统可以使数据状态恢复到数据遭到破坏之前的任意一个时间点，也就可以消除前者具有的风险。
3、由于恢复时间和恢复对象的粒度更细，所以连续数据保护保护的数据恢复也更加灵活。目前的部分产品和解决方案允许最终用户（而不仅仅是系统管理员）直接对数据进行恢复操作，这在很大程度上方便了使用者。
五、实现方式
连续数据保护实现的关键技术是对数据变化的记录和保存，以便实现任意时间点的快速恢复。一般来讲，有三种实现方式：
基准参考数据模式。建立参考数据拷贝，根据生产数据变化记录数据差异日志，根据日志差异按需恢复数据。基准参考数据模式原理简单，实现起来比较容易，但由于数据恢复时需要从最原始的参考数据开始，逐步进行数据恢复，因此恢复时间比较长，尤其是恢复时间点越靠近当前的时间，恢复所需要的时间就越长。
复制参考数据模式。生产数据和参考数据副本实时同步，在同步的同时记录回退日志或事件，基于回退日志（Undo Log）差异实现数据按需恢复。复制参考数据模式和基准参考数据模式在实现原理上恰好相反。复制参考数据模式在数据恢复时，恢复的时间点越靠近当前，所需要的恢复时间越短。但在数据的保存过程中，需要同时进行数据和日志记录的同步，需要较多的系统资源。
合成参考数据模式。合成参考数据模式是以上两种模式的折衷，较好地实现了以上两种模式的妥协，因此可以得到较好的资源占用和恢复时间效果。但需要复杂的软件管理和数据处理功能，实现起来比较复杂。连续数据保护技术或解决方案的实现有多种模式。
不同的传统厂商建立了不同的连续数据保护保护模型，参考 SNIA 的存储共享模型, 可以将实现连续数据保护的产品或解决方案分为基于应用、基于文件和基于数据块的连续数据保护保护。本文主要从数据块层面讲 CDP 的实现。基于块的 CDP 功能直接运行在物理的存储设备或逻辑的卷管理器上，甚至也可以运行在数据传输层上。当数据块写入生产数据的存储设备时，CDP 系统可以捕获数据的拷贝并将其存放在另外一个存储设备中。基于数据块的数据保护又有基于主机层、基于传输层和基于存储层三类实现方式。
六、传统数据保护产品的 CDP
下面以 FalconStorCDP、VeeamCDP 及 EMC RecoverPoint 这 3 个厂商，从不同背景进行分析，具有一定的代表性：飞康是传统的连续数据保护产品的代表。EMC 传统的存储厂商，收购以前的 RecoverPoint 打造自己的数据保护套件, 方案建立在自己的存储上，提供物理机到虚拟机的保护方案。Veeam 是虚拟机保护的后起之秀，主打虚拟化平台上，VMWARE 及 HYPERV 的数据保护，扩展到云端，目前的方案依赖于 VMWare 的 VAIO 虚拟化数据获取框架。
EMCRecoverPoint/SE 是针对 EMC CLARiiON 系列阵列的全面解决方案，而 EMC RecoverPoint 则是针对整个数据中心的全面解决方案。两种产品都提供了使用连续数据保护 (CDP)的同步本地复制，以及具有任意时间点恢复功能的同步和异步连续远程复制 (CRR)。在 RecoverPoint 应用装置上同时运行 CDP 和 CRR 实现本地和远程(CLR) 数据保护，使您能够用单个解决方案同时在本地和远程保护相同数据。飞康 CDP 解决方案整合了数据备份、系统恢复、灾难恢复、本地及异地容灾等多项功能。飞康 CDP 是基于磁盘的备份与容灾一体化解决方案，实现文件/数据库/操作系统的实时备份与瞬间恢复；实现了验证、演练的本地/异地容灾功能整合。
七、主要云厂商的数据保护方式
AWS 仅提供原生的快照功能及帮助客户上云的手段，数据备份等功能依赖于传统的数据保护厂商；Azure 提供基于虚拟机的基本的备份及恢复方式，没有提供 CDP 等高级功能。
八、可验证的弹性的连续数据保护 CDP
根据 Gartner 的描述的弹性的云备份引擎，其中规定的了成功弹性备份的几个特征：
弹性的云备份引擎需要快速的 RTO，这就要求备份引擎和数据恢复在一个数据中心。
弹性的云备份引擎需要有全备份，没有过大的 WAN 数据传输，将备份与生产机职责分开。
并且要确保数据的可恢复性。
连续数据保护 CDP 本质上作为一种高级的数据保护方案，由云厂商进行，具有传统备份所不具有的弹性。传统厂商为了上云，必然需要将数据经过 WAN 传输到云端，必然耗费 CPU 资源，必然耗费 IO 资源。为了躲避资源的耗费，可能采取定时开启的任务方式，连基本的弹性的备份都保证不了，更谈不上 CDP。可验证性，强调了 CDP 方案的可靠性，可操作性。为了保证应用程序的数据的跨卷一致性，需要卷之间建立一致性组（Consistency Group）及应用程序的一致性(Application Consistency)。
九、结论
数据保护不是亡羊补牢，需要未雨绸缪。随着企业上云的快速增长，传统企业对云端数据保护的诉求更加突出；随着数据重要性的日益提高，用户对数据丢失的敏感程度前所未有，从而使得云端数据保护与用户需求之间的矛盾更加凸显。传统的基于块存储的连续数据保护因为大多依赖于特定的存储设备，并不具有云端实现所具有的弹性，并不适应云端分布式环境的复杂性。连续数据保护作为传统或者混合云数据保护的重要补充，定会以新的解决方案的出现而被企业用户所重视。全新的 Pangu2.0 的块存储的架构为实现云端连续性数据保护提供了契机，随着企业上云的加速，在兼顾存储性能的同时，将会满足传统高级企业用户的低 RTO 及低 RPO 的数据保护的紧迫需求。后续文章将会着重阐述基于基准参考数据模型的云端连续数据保护，该方案基于 Pangu2.0 的 Block Storage 实现连续性数据保护，着重描述连续数据保护的秒级数据恢复机制。
参考：
https://en.wikipedia.org/wiki/Continuous_data_protection
https://www.gartner.com/it-glossary/continuous-data-protection-cdp/
https://falconstor.com/page/700/continuous-data-protector-cdp
https://www.emc.com/collateral/guide/h12151-ho-emc-15-minute-continuous-availability-services.pdf
https://d1.awsstatic.com/whitepapers/Backup_and_Recovery_Approaches_Using_AWS.pdf
https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-4TIM69I&ct=180320&st=sb
https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/backup/backup-azure-vms-first-look-arm
https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/backup/backup-azure-restore-files-from-vm
https://azure.microsoft.com/zh-cn/blog/large-disk-support/
https://amazonaws-china.com/cn/backup-restore/
https://www.emc.com/collateral/software/white-papers/h4175-recoverpoint-clr-operational-dr-wp.pdf
本文转载自公众号阿里技术（ID：ali_tech）。
原文链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/uIYzVqscP_NW61DA4dB4Gw
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